| 研究実績の概要 |
1) 膵腫瘍鑑別AIを作成した。後ろ向き単施設観察研究で症例を集積、約1,000例から超音波内視鏡画像約12,000枚の病変画像を作成した。症例をtrain,valid,testの3群にランダムに分割、東京大学医科学研究所のスーパーコンピュータを用いて学習させた。deep learning modelはEfficientNetを用い、Pytorch,tensorflowといったdeep learning architectureを用いてプログラミングを行った。その結果test群の膵腫瘍良悪性診断は正診率約90％と良好な結果を得ることができた。結果を第51回日本膵臓学会大会にて発表、現在この内容で論文を作成中である。
2)膵嚢胞（IPMN）良悪性診断AI作成のために多施設後ろ向き観察研究を開始した。参加9施設からIRB承認を得た後に、IPMNの超音波内視鏡画像を収集中である。収集の際個人情報マスキングを行うために日本内視鏡学会JEDprojectよりサポートの元、超音波内視鏡画像内に存在する個人情報を自動マスキング処理を行うソフトウエアの提供、収集作業業務を委託した。予定症例数1000例で収集した症例をtrain,valid,testの3群にランダムに分割、東京大学医科学研究所のスーパーコンピュータを用いて学習させる予定である。
その他、企業と前向き観察研究を行い超音波内視鏡AIを作成中である。
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